仮想GPU:コンピューティング能力の未来をひらく
仮想GPU(vGPU)の登場は、コンピューティング・アプリケーションとデスクトップ仮想化の分野に大きな変化をもたらした。仮想化技術は長い間存在してきたが、満足のいくユーザー体験を提供するのに苦労してきた。しかし、GPUが搭載されたことで、すべてが変わった。この記事では、仮想GPUとは何か、vGPUの用途と利点について詳しく説明します。
GPU出現の背景とは?
仮想化は企業では一般的な手法ですが、当初GPUは考慮されていませんでした。仮想化は、すべてのコンピューティングタスクを処理するためにCPUのみに依存しており、ユーザーのネイティブ・エクスペリエンスとパフォーマンス・レベルを制限していました。
しかし数年前、NVIDIAが仮想GPUテクノロジーを発表し、すべてが変わりました。データセンターのGPUを仮想化することで、複数の仮想マシン間でGPUを共有することができ、アプリケーションとデスクトップのパフォーマンスが大幅に向上します。これにより、企業は、コスト効率よくパフォーマンスを拡張できる仮想デスクトップ・インフラを構築することもできます。
なぜGPUが必要なのか?
GPU(グラフィックス・プロセッシング・ユニット)は、グラフィックスと並列コンピューティングのタスクを処理するために設計された専用プロセッサで、多数のグラフィックス・プロセッシング・ユニットで構成されています。これらのユニットは、3Dアプリケーションやビデオレンダリングなどのワークロードを効率的に並列処理するために、何千ものコンピューティングコアを備えています。GPUの並列処理能力は、コンピューティング支援アプリケーションの高速化を得意としています。
従来、GPUは主にゲームやグラフィックス・レンダリングに使用されていましたが、科学計算やAIなどの分野の進歩に伴い、その用途が拡大しています。エンジニアは、コンピュータ支援エンジニアリング(CAE)、コンピュータ支援設計(CAD)、コンピュータ支援製造(CAM)などの負荷の高いタスクにGPUを活用しています。さらに、その他多くの消費者や企業アプリケーションが、GPUの高性能コンピューティング機能の恩恵を受けています。
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仮想GPUとは?
仮想GPUとは、複数の仮想マシンやユーザーが、共有の物理グラフィックス・プロセッサー(GPU)上でグラフィックス負荷の高いアプリケーションを同時に実行できるようにする技術です。
仮想GPUの鍵はソフトウェアにあります。NVIDIAのvGPUソフトウェアは、世界で最も強力なデータセンターGPU-NVIDIA Teslaアクセラレータを活用し、仮想デスクトップやワークステーションにリッチなグラフィックス体験を提供します。このソフトウェアは、サーバにインストールされた物理GPUを、複数の仮想マシン間で共有できる仮想GPUに変換します。この1対多の関係は、GPUからユーザーへの単なるマッピングを超え、より柔軟で効率的なアプローチを提供します。
仮想GPUの用途
仮想GPUは仮想デスクトップインフラ(VDI)において重要なコンポーネントであり、グラフィックスを多用するタスクに卓越したグラフィックス性能を提供します。また、さまざまな複雑な計算タスクを高速化できるため、科学計算、機械学習、AIにおいて大きな可能性を秘めています。
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仮想化されたデジタルワークプレイス:グラフィックスを多用するワークプレイスに対する需要は増加しており、CPUのみの仮想化環境では要件に追いつかなくなります。NVIDIA GRID Virtual Apps (GRID vApps)は、GPUアクセラレーションによるパフォーマンスを提供し、仮想化されたデジタルワークプレイスの不可欠なコンポーネントとなっています。
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ユーザ:NVIDIA Quadro Virtual Data Center Workstation (Quadro vDWS)は、デザイン、エンジニアリング、建築分野のユーザに有益なハイエンドアプリケーションのための強化されたパフォーマンスを提供します。
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企業:企業は、仮想GPUテクノロジーによって、ユーザー密度、パフォーマンス、運用コストを改善し、より柔軟で効率的なコンピューティング環境を得ることができます。
仮想GPUの利点
仮想GPUには多くの利点があります。グラフィックスを多用するアプリケーションの配信とアクセス方法に革命をもたらし、企業とエンドユーザーの両方にさまざまなメリットをもたらします。
リソースの共有:GPU仮想化の利点の1つは、複数のユーザーまたはタスクが物理GPUを共有できるため、リソースの利用率が向上することです。
パフォーマンスの分離:仮想化されたGPUは、あるユーザーやタスクの負荷が他のユーザーやタスクに影響しないように、パフォーマンスを分離します。
柔軟な割り当て:仮想化GPUは、さまざまなアプリケーションのニーズに合わせて動的に割り当てることができます。
コスト削減:GPUの仮想化により、複数のユーザーがGPUを共有できるため、ハードウェアコストを削減できます。
迅速な導入:GPUを仮想化することで、管理と導入が簡素化され、アプリケーションの配信が高速化されます。
仮想GPUの今後の開発動向
仮想GPU技術は絶えず進化しています。計算需要の増大に伴い、vGPUは今後もパフォーマンスを最適化し、革新的なソリューションを提供し続けます。さらに、エッジコンピューティングやハイブリッドクラウド環境における仮想GPUの応用は、今後の発展方向として期待されています。
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